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GLM-5.0
GLM-5 是智谱新一代的旗舰基座模型，面向 Agentic Engineering 打造，能够在复杂系统工程与长程 Agent 任务中提供可靠生产力。在 Coding 与 Agent 能力上，GLM-5 取得开源 SOTA 表现，在真实编程场景的使用体感逼近 Claude Opus 4.5，擅长复杂系统工程与长程 Agent 任务，是通用 Agent 助手的理想基座。
glm-4.7-flashx
GLM-4.7-FlashX 是智谱 GLM-4.7 系列的轻量高效版，总参数30B，兼顾性能与性价比。继承 GLM-4.7 系列在 Agentic Coding、长程任务规划与工具协同方面的强化能力，FlashX 版本以更快的响应速度和更高的吞吐量，满足实时交互、高频调用等业务场景需求。同时具备简洁自然的回复风格与沉浸式写作能力，在工具调用场景下指令遵循能力依然稳定可靠。
能力：文本生成
最大上下文长度：200K 输入: 文本 输出: 文本
glm-4.7
GLM-4.7 系列是智谱最新旗舰模型，面向 Agentic Coding 场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同，并在多个公开基准的当期榜单中取得开源模型中的出色表现。通用能力提升，回复更简洁自然，写作更具沉浸感。在执行复杂智能体任务，在工具调用时指令遵循更强，Artifacts 与 Agentic Coding 的前端美感和长程任务完成效率进一步提升。
能力：文本生成
最大上下文长度：200K 输入: 文本 输出: 文本
GLM4.6V
GLM-4.6V 系列是 GLM 系列在多模态方向上的一次重要迭代，它将训练时上下文窗口提升到128k tokens，在视觉理解精度上达到同参数规模 SOTA，并首次在模型架构中将 Function Call（工具调用）能力原生融入视觉模型，打通从「视觉感知」到「可执行行动（Action）」的链路，为真实业务场景中的多模态 Agent 提供统一的技术底座。
Kimi-K2-Thinking
kimi-k2-thinking 是具备通用 Agentic 能力和推理能力的思考模型，支持深度推理和多步工具调用，帮助解决各类复杂问题。
最大上下文长度：256K 输入: 文本 输出: 文本
Kimi-K2.5
Kimi K2.5 是 Kimi 迄今最智能的模型，在 Agent、代码、视觉理解及一系列通用智能任务上取得开源 SoTA 表现。同时 Kimi K2.5 也是 Kimi 迄今最全能的模型，原生的多模态架构设计，同时支持视觉与文本输入、思考与非思考模式、对话与 Agent 任务。
最大上下文长度：256K 输入: 文本 输出: 文本
Doubao-Seed-2.0-Mini
面向低时延、高并发与成本敏感场景，提供极致的模型推理速度。模型效果与Doubao-Seed-1.6相当。支持256k上下文、4档思考长度和多模态理解，适合成本和速度优先的轻量级任务。
最大上下文长度：256K 输入：文字、图片、视频 输出：文字
Doubao-Seed-2.0-Lite
面向高频企业场景兼顾性能与成本的均衡型模型，综合能力超越上一代Doubao-Seed-1.8。胜任非结构化信息处理、内容创作、搜索推荐、数据分析等生产型工作，支持长上下文、多源信息融合、多步指令执行与高保真结构化输出。在保障稳定效果的同时显著优化成本。
最大上下文长度：256K 输入：文字、图片、视频 输出：文字
Doubao-Seed-2.0-Code
面向真实编程环境优化的 Coding 模型，能稳定调用 Claude Code 等常见 IDE 中的工具。模型特别优化了前端能力，在使用常见的前端框架时能有良好表现。模型支持使用 Skills，可以配合多种自定义技能使用。
最大上下文长度：256K 输入：文字、图片、视频 输出：文字